用于机器人多接触仿真的增广拉格朗日法变体
机器人学
2025-02-25 v1
摘要
多接触非线性互补问题（NCP）是机器人仿真中自然产生的挑战。在涉及密集接触和刚性交互的场景中，在准确性和效率方面实现高性能仍然是一个重大挑战。在本文中，我们基于增广拉格朗日法（AL）理论引入了一类新的多接触 NCP 求解器。我们详细阐述了如何通过替代问题解的迭代以及随后原始对偶变量的更新，将凸优化中 AL 的标准推导改造为处理多接触 NCP。具体而言，我们提出了两种针对机器人仿真定制的 AL 变体：基于级联牛顿法的增广拉格朗日法（CANAL）和基于子系统的交替方向乘子法（SubADMM）。我们展示了 CANAL 如何以准确且鲁棒的方式处理多接触 NCP，而 SubADMM 对于具有众多接触点的高自由度多体系统提供了卓越的计算速度、可扩展性和并行性。我们的结果展示了所提求解器框架的有效性，阐明了其在各种机器人操作场景中的优势。
引用
@article{arxiv.2502.16898,
title = {Variations of Augmented Lagrangian for Robotic Multi-Contact Simulation},
author = {Jeongmin Lee and Minji Lee and Sunkyung Park and Jinhee Yun and Dongjun Lee},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.16898},
year = {2025}
}